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如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况?LlamaIndex 原理与应用简介
随着 LangChain + LLM 方案快速普及,知识问答类应用的开发变得容易,但是
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对回答准确度要求较高的场景,则暴露出一些局限性,比如向量查询方式得到的内容不匹配,LLM 对意图识别不准。
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大模型狂飙两年后,“六小龙”开始做减法
这是来自近期露
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的月之暗
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创始人杨植麟的一句感叹。
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什么是极限、导数、微分与积分(通俗易懂)
我们将用通俗易懂的语言,揭开微积分神秘的
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纱,让你感受到它的魅力和实用性。
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查理·芒格 :关于人生的13个忠告
他把剩下的时间大部分用来跟一些非常有才干的人进行一对一的交谈,有时候是打电话,有时候是当
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,那些都是他信任且信任他的人。
人生箴言
查理芒格
国风真的太绝啦!被10万人围观的咒语快收下!
illustration, traditional」「中国龙、色彩缤纷的莫比斯风格、儿童书籍插图、天蓝色和翡翠色、传统形象艺术、巨大的规模、梦幻般的插图、传统」另外,不管是哪组关键词,大家一定要耐心地多多尝
试
哦
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清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用!
但在各项基准测
试
下,XAgent表现都完全优于AutoGPT、GPT-4。
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最受欢迎的15个ChatGPT提示词,优化给ChatGPT用户,拿走不谢
2.更深入的问题:用于深入研究关键词、主题或概念的各个方
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。
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ChatGPT提示工程5篇合集(二):ChatGPT提示工程 - 总结
Prompt 5 使用提取代替总结 示例一 简要的从以下内容中提取信息: <请把待总结的内容放到这里> 有些时候,如果总结的效果不太理想,可以尝
试
使用提取的方式,
prompt
提示词
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GitHub狂飙3万star的LLM公开资料 - 大模型入门教程
Python 基础:Python 编程需要对基本语法、数据类型、错误处理和
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向对象编程有良好的理解。
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ChatGPT丨一次性修改全文的提示语!
通过以上的提示,你可以尝
试
一次性修改全文的格式,使其更加整齐、流畅、具有连贯性和易读性。
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开源语音大语言模型来了!阿里基于Qwen-Chat提出Qwen-Audio!
多任务和多数据集共同训练
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临的一个重要挑战是不同数据集关联的文本标签的相当大的变化。
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SD入门教程四:图生图基础用法
图生图并不是单纯的直接由图片生成图片,原始图片只是做主体参考图,打个比喻,你要做一道经典的意大利肉酱
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,这是“原图”,现在,你想尝
试
一种新的风味,比如将传统的肉酱换成海鲜酱。
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从零开始了解AI大模型 - 概念篇:一文带你走进大模型世界
AI大模型概念 现阶段大家讨论的AI大模型一般都是围绕着“自然语言”方
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的基础大模型。
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大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈
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对诸多开源本地模型,根据自己的需求,选择适合自己的基座模型和参数量很重要。
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Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose:自底向上做单人姿态估计
从我个人的角度,我尝
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总结一个优秀的轻量化姿态估计Backbone具有以下特点: · 快速下采样:尽量快地压缩图片尺寸,降低整体的计算量 · 残差结构:获取浅层特征和梯度,一定程度上弥补快速下采样造成的一些问题
MoveNet-SinglePose
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